Comment l’intelligence artificielle peut-elle venir en aide aux vétérinaires ?

Une nouvelle ère se profile pour les vétérinaires : celle du diagnostic prédictif. Nous devrons nous appuyer de plus en plus sur le pouvoir transformateur des technologies telles que l’intelligence artificielle (IA) afin de faire évoluer l’équipement vétérinaire.

Face à la saturation des cabinets et à la réduction des plages de rendez-vous qui en découle, ce nouvel équipement technologique devrait nous aider à prendre davantage confiance en notre capacité à établir des diagnostics précis pour aiguiller nos patients lors des consultations. Voici comment l’IA peut contribuer à façonner la médecine vétérinaire de demain.

Comprendre l’intelligence artificielle

Lorsque les machines parviennent à imiter l’intelligence du comportement humain, l’IA n’y est jamais complètement étrangère. Les propriétés suivantes constituent des caractéristiques clés de l’IA et permettent de différencier cette discipline des autres volets de l’informatique.

  • Autonomie : l’automatisation des tâches au sein d’un environnement complexe sans qu’un utilisateur ait à intervenir en permanence.
  • Adaptabilité : la capacité à améliorer ses performances à la lumière des expériences passées.

Prenons quelques exemples d’applications concrètes pour affiner notre compréhension de l’IA. L’intelligence artificielle est aujourd’hui exploitée par les moteurs de recherche, les réseaux sociaux, les sites de vente en ligne et même vos applications mobiles préférées. Désormais présente dans tous les aspects de notre quotidien, elle contribue à rendre notre travail et nos loisirs plus rapides, plus simples et de meilleure qualité. Malgré son omniprésence indéniable, l’IA reste pourtant largement invisible de tous.

L’apprentissage automatique est une branche de l’IA qui trouve ses racines dans le domaine des statistiques. Plus précisément, il s’agit de l’étude des algorithmes informatiques capables d’améliorer automatiquement leurs performances en s’appuyant sur l’expérience et l’utilisation de données.

Utiliser l’IA en médecine vétérinaire

Le domaine vétérinaire regroupe de nombreuses tâches, principalement de nature cognitive. Par exemple : évaluer les antécédents médicaux d’un patient et compléter les informations suite à un examen dans le but d’établir une liste de différentiels, ou encore interpréter les résultats d’une radio ou d’une série de bilans sanguins. Le quotidien d’un vétérinaire regorge d’activités dans lesquelles l’IA pourrait être mise à profit en vue de faciliter le travail des professionnels et de leurs équipes, de renforcer leur efficacité et parfois même d’accroître leurs performances.

En définitive, tirer parti de l’IA revient à profiter de l’expertise de quelques-uns des meilleurs spécialistes en temps réel pour nous aider, en tant qu’utilisateurs, à être mieux informés et plus confiants dans notre rôle de vétérinaire.

IA et diagnostic

L’utilisation de l’IA dans les hémogrammes illustre bien les apports de cette nouvelle technologie. Grâce à l’IA et à l’apprentissage automatique, les méthodes d’identification des cellules sanguines sont à la fois plus rapides et plus précises. Des algorithmes préprogrammés sont employés pour faciliter l’identification de schémas anormaux courants dans les résultats des hémogrammes. Aujourd’hui, les équipements de diagnostic utilisent des capteurs de pointe pour détecter et évaluer des données d’échantillons sur cinq dimensions à la fois. Les données cellulaires sont ensuite exploitées pour fournir différentes vues de chaque cellule et séparer ainsi les populations de cellules sans interférence de fragments ou d’autres cellules. Cette technique permet une meilleure caractérisation des globules rouges, des globules blancs et des plaquettes, et fournit aux vétérinaires des renseignements complémentaires sur les anomalies hématologiques sous-jacentes.

On peut imaginer sans peine que dans un avenir proche, les diagnostics vétérinaires seront automatiquement interprétés par l’IA et que des rapports seront générés en temps réel, avant d’être examinés puis confirmés par les vétérinaires. L’automatisation des tâches d’interprétation clinique comme celle que nous venons de présenter est pour le moins prometteuse : en libérant un temps précieux et des ressources cognitives aux vétérinaires, elle permettra à ces derniers de consacrer davantage de temps à leurs patients, d’en accepter de nouveaux et de continuer à se former tout au long de leur carrière.

L’utilisation de l’IA dans le domaine vétérinaire se reflète à travers de nombreux exemples. Et il va sans dire que nous sommes d’ores et déjà à l’aube d’une nouvelle ère de pratiques vétérinaires reposant sur des preuves et optimisées par l’IA. Si les préoccupations et défis liés à ces nouvelles technologies existent, il est fort à parier que la médecine vétérinaire n’échappera pas à cette marche vers le progrès. L’IA nous propulse directement dans le futur, à bien des égards.
 

Chris Shivelton Queen
MRCVS, BSc, BVSc

Le Dr Queen, mieux connu sous le pseudo « Nerdy Vet » (ou véto geek en français), est un vétérinaire spécialisé dans les petits animaux qui se passionne pour les nouvelles technologies. Après avoir obtenu son diplôme en sciences vétérinaires et en biochimie à l’université de Bristol, le Dr Queen a énormément écrit sur différents sujets liés aux technologies, notamment les réalités virtuelle et augmentée. Il est également intervenu dans un certain nombre de conférences dans le domaine des technologies en Amérique du Nord et au Moyen-Orient. Le Chris Shivelton Queen est très fier de réussir à transmettre des idées complexes de manière simple et compréhensible. Il fait aussi part de ses réflexions sur différents sujets dans son blog, The Nerdy Vet. Les avis exprimés dans ce texte sont ceux des auteurs uniquement et ne reflètent pas nécessairement les avis de The Vetiverse ou d’IDEXX.